大数据背景下非概率抽样方法的应用研究

论文摘要

大数据时代的到来,对我们以往传统的抽样方法做出了挑战。但局限于目前大数据的发展,大数据在很多限制条件下存在一些不足。因此在大数据背景下仍需抽样调查,但也需要做出顺应时代的调整。非概率抽样方法一直以来是重要的抽样方法,不同的非概率方法可应用于不同的抽样。而在大数据下非概率抽样方法的抽样框构建比较困难,抽取的样本是非概率样本,因此很难应用传统的统计推断理论。如果在抽样方法上通过样本匹配的样本选择的方法,可以使抽取的非概率样本模拟了概率样本,从而可以顺利使用统计推断的理论。

论文目录

1 常见的非概率抽样方法

1.1 目标抽样

1.2 滚雪球抽样

1.3 时间地点抽样

1.4 定额抽样

2 大数据时代非概率抽样的重要性

3 大数据背景下非概率抽样统计推断问题

3.1 样本匹配

3.2 样本匹配的有效性

3.2.1 可忽略性假设

3.2.2 平滑性假设

3.2.3 共同的支撑假设

4 结束语

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 林庆洋

关键词: 大数据,非概率抽样,统计推断,样本匹配,匹配变量

来源: 中外企业家 2019年27期

年度: 2019

分类: 经济与管理科学,基础科学

专业: 数学

单位: 浙江万里学院

分类号: O212.2

页码: 228-229

总页数: 2

文件大小: 1848K

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大数据背景下非概率抽样方法的应用研究

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